韓玉迎，王 晨，杜金香，王敏慶，盛美萍

（1.西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院 西安，710072）（2.西北工業(yè)大學(xué)寧波研究院 寧波，315103）

引言

振動(dòng)測(cè)試結(jié)果可作為機(jī)械設(shè)備的故障診斷和減振降噪優(yōu)化設(shè)計(jì)的主要依據(jù)。為滿(mǎn)足大部分工程測(cè)試需求，振動(dòng)測(cè)試方法需具備操作簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)處理方便等條件。傳統(tǒng)的振動(dòng)測(cè)試方法主要通過(guò)多種傳感器直接測(cè)量［1］或傳感器測(cè)量結(jié)果與有限元分析相結(jié)合［2］的方式，來(lái)達(dá)到獲取實(shí)驗(yàn)件動(dòng)力學(xué)特性的目的。但是傳統(tǒng)的振動(dòng)測(cè)試方法往往會(huì)存在測(cè)試系統(tǒng)安裝繁瑣、布線(xiàn)復(fù)雜及多傳感器間同步測(cè)試?yán)щy等問(wèn)題。在一些傳統(tǒng)測(cè)試方法應(yīng)用受限或測(cè)試精度要求較弱的場(chǎng)合，采用具有靈活、非接觸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大及相對(duì)便宜等優(yōu)點(diǎn)的數(shù)碼攝像機(jī)作為傳感器，已成為一種有效的替代方案。

以攝像機(jī)為傳感器的測(cè)試系統(tǒng)主要用于設(shè)備的故障診斷［3］與工作狀態(tài)監(jiān)控［4‐5］等場(chǎng)合，具有測(cè)試系統(tǒng)簡(jiǎn)單、成本低、可直接獲取高精度位移［6］等優(yōu)勢(shì)。為了促進(jìn)這種測(cè)試系統(tǒng)的應(yīng)用，不少學(xué)者對(duì)測(cè)試系統(tǒng)中攝像機(jī)在不同測(cè)試條件下的使用情況、應(yīng)用范圍及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論。文獻(xiàn)［7‐8］分別在測(cè)試空間條件充足和測(cè)試空間條件有限時(shí)，利用攝像機(jī)代替?zhèn)鹘y(tǒng)振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)中的傳感器和調(diào)理器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)的簡(jiǎn)化。文獻(xiàn)［9‐10］證明了攝像機(jī)的空間分辨率有助于最簡(jiǎn)便快速地獲得復(fù)雜結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)力學(xué)參數(shù)。這些以攝像機(jī)為傳感器的振動(dòng)測(cè)試結(jié)果會(huì)受到圖像處理精度的影響。Hieu 等［11］分析了攝像機(jī)三維成像測(cè)量系統(tǒng)，指出邊緣形狀檢測(cè)是一種重要的圖像處理方法。文獻(xiàn)［12‐13］分別證明了圖像邊緣識(shí)別方法和待識(shí)別的圖像內(nèi)容對(duì)獲取被測(cè)結(jié)構(gòu)的振動(dòng)信息有影響。要獲取試件更為全面的振動(dòng)信息，需發(fā)展合適的圖像處理方法，尤其是圖像邊緣的處理方法，對(duì)攝像機(jī)的視頻圖像進(jìn)行處理。

傳統(tǒng)的圖像邊緣檢測(cè)方法主要利用Roberts 算子、Sobel 算子及Canny 算子等實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)的目的，這些方法的檢測(cè)結(jié)果容易受到噪聲的影響。為了降低噪聲對(duì)邊緣檢測(cè)結(jié)果的影響，現(xiàn)代的邊緣檢測(cè)方法引入了分析數(shù)學(xué)、形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)和模糊數(shù)學(xué)等經(jīng)典計(jì)算方法，卻帶來(lái)了計(jì)算量大、檢測(cè)精度低等缺點(diǎn)。魏偉波等［14］認(rèn)為針對(duì)特定需求，需要設(shè)計(jì)特定的圖像邊緣檢測(cè)方法，使其具有計(jì)算簡(jiǎn)單、能平衡檢測(cè)精度和抗噪性能之間矛盾等性能。當(dāng)圖像含有不同形式的噪聲時(shí)，文獻(xiàn)［15‐17］分別對(duì)Sobel 算子的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，以獲取較高精度的圖像邊緣信息。當(dāng)圖像分辨率有限、圖像邊緣不連續(xù)時(shí)，文獻(xiàn)［18‐19］分別對(duì)Canny 算子的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，以增強(qiáng)圖像邊緣提取效果。

為了在目標(biāo)物體邊緣不清晰時(shí)獲得足夠的圖像處理精度，筆者主要針對(duì)Sobel 算子的邊緣識(shí)別結(jié)果中虛假邊緣和不連續(xù)邊緣等缺陷，首先，提出一種改進(jìn)的圖像邊緣檢測(cè)方法，為準(zhǔn)確獲取目標(biāo)物體的位置信息奠定基礎(chǔ)；其次，進(jìn)一步建立目標(biāo)物體振動(dòng)與其視頻圖像像素變化之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而將圖像信息轉(zhuǎn)換為振動(dòng)信息；最后，搭建以攝像機(jī)作為傳感器的振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)，并開(kāi)展相關(guān)振動(dòng)測(cè)試來(lái)驗(yàn)證所提出的測(cè)試方法的有效性。

1 振動(dòng)源的圖像預(yù)處理

在使用數(shù)碼攝像機(jī)作為傳感器進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試時(shí)，由于拍攝過(guò)程中的光線(xiàn)、噪聲、模糊等不確定因素的存在，所獲得的視頻圖像中目標(biāo)物體的邊緣可能會(huì)出現(xiàn)間斷、變寬等現(xiàn)象。這些現(xiàn)象不利于視頻中目標(biāo)圖像的獲取，通常需要對(duì)視頻圖像進(jìn)行圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換、銳化、特征提取及去噪聲等預(yù)處理，以增強(qiáng)圖像邊緣檢測(cè)的有效性。經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)主要是利用圖像灰度變化的局部極大值，通過(guò)差分算子來(lái)直接獲取背景與物體之間較為精確的邊界。但實(shí)際上，利用這些方法目標(biāo)物體自身的灰度變化通常也會(huì)被識(shí)別，從而對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生干擾。這些干擾會(huì)對(duì)目標(biāo)物體振動(dòng)信號(hào)的獲取產(chǎn)生不利影響，而對(duì)目標(biāo)圖像中心部位進(jìn)行標(biāo)記來(lái)避免邊緣檢測(cè)帶來(lái)的誤差，在目標(biāo)物體振動(dòng)情況復(fù)雜時(shí)并不適用。目標(biāo)物體的經(jīng)典邊緣檢測(cè)結(jié)果主要由圖像像素梯度函數(shù)［20］的零點(diǎn)組成，記為集合A，但是這樣獲得的目標(biāo)物體邊緣點(diǎn)集合A往往會(huì)存在一些虛假邊緣。

為了剔除這些虛假邊緣，筆者提出了一種改進(jìn)的圖像邊緣檢測(cè)方法，其流程圖如圖1 所示。可以看出，在獲取經(jīng)典邊緣檢測(cè)結(jié)果之后，筆者改進(jìn)的圖像邊緣檢測(cè)方法主要通過(guò)閾值檢測(cè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣選擇，達(dá)到剔除某些虛假邊緣的目的。這樣可以去除由光線(xiàn)、紋理等引起的圖像虛假邊緣，得到目標(biāo)物體的邊緣區(qū)域B。此時(shí)這些邊緣由目標(biāo)物體的內(nèi)邊緣和外邊緣構(gòu)成，不能直接用于獲取目標(biāo)物體的分布區(qū)域。對(duì)目標(biāo)物體的邊緣包絡(luò)進(jìn)行求解，可剔除集合B中內(nèi)邊緣，得到目標(biāo)物體的外邊緣C。但是這樣得到的外輪廓C往往是分段的，不利于獲得目標(biāo)物體的最大聯(lián)通區(qū)域，以進(jìn)行圖像特征提取。針對(duì)集合C中的分段不連續(xù)部分，利用分段插值函數(shù)［21］，可得到目標(biāo)物體連續(xù)的改進(jìn)的邊緣C′。至此，所提出的改進(jìn)方法剔除了圖像中虛假邊緣，補(bǔ)償了不連續(xù)邊緣，得到了更為精確的視頻圖像處理結(jié)果。

圖1 改進(jìn)的圖像邊緣檢測(cè)流程圖Fig.1 The flow diagram of improved image edge detection

在獲取每幀圖像目標(biāo)物體的邊緣之后，與靜止?fàn)顟B(tài)的邊緣進(jìn)行對(duì)比，即可得到視頻中目標(biāo)物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)隨時(shí)間的變化。由攝像機(jī)成像原理可知，目標(biāo)物體的振動(dòng)位移與其在圖像中運(yùn)動(dòng)狀態(tài)呈正比例關(guān)系，且其比例系數(shù)k與攝像機(jī)中物像縮放比例系數(shù)一致。在測(cè)試之前，k可由棋盤(pán)格對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行定標(biāo)得到［5］。根據(jù)攝像機(jī)的視頻幀速率［22］（frames per second，簡(jiǎn)稱(chēng)FPS）和視頻中目標(biāo)物體位移變化情況，通過(guò)快速傅里葉變換（fast Fourier transform，簡(jiǎn)稱(chēng)FFT）［22］，可得到被測(cè)物體的振動(dòng)隨頻率變化結(jié)果。

按照上述視頻圖像處理步驟，由攝像機(jī)作為主要傳感元件的振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)，可在一定照明系統(tǒng)的輔助下準(zhǔn)確獲取目標(biāo)物體的振動(dòng)信息，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)測(cè)試的目的。

2 振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)組成

以視頻圖像為振動(dòng)信號(hào)的振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)如圖2所示。其中目標(biāo)物體通過(guò)螺紋桿安裝于激振器上，上位機(jī)利用信號(hào)發(fā)生器與功率放大器調(diào)控激振器的振動(dòng)狀態(tài)，并通過(guò)與激振器平行放置的、固定在安裝支架上的攝像機(jī)盡可能多地記錄目標(biāo)物體的振動(dòng)信息。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)水平移動(dòng)安裝支架，可調(diào)整二者之間的距離，以確保攝像機(jī)視野內(nèi)被測(cè)目標(biāo)物體清晰。此外還需要調(diào)整安裝支架的垂直高度，以確保攝像機(jī)的視野中心與被測(cè)目標(biāo)物體中心位置相重合。

圖2 測(cè)試系統(tǒng)示意圖Fig.2 The schematic diagram of experiment system

在實(shí)際工程應(yīng)用中，在傳感器安裝空間受限的測(cè)試場(chǎng)合，本測(cè)試方法可作為一種替代方法，根據(jù)攝像機(jī)與安裝平面之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，對(duì)被測(cè)物體的振動(dòng)進(jìn)行測(cè)試。在經(jīng)典的振動(dòng)測(cè)量模式中，慣性式測(cè)量模式需要將傳感器直接固定于被測(cè)物體表面進(jìn)行測(cè)量；而相對(duì)式測(cè)量模式，需要將傳感器固定在參考體上［23］。攝像機(jī)作為一種典型的相對(duì)式傳感器，只有其安裝支架位于振動(dòng)可忽略的地面或平面時(shí)，可有效避免攝像機(jī)與基體耦合振動(dòng)引起的誤差。當(dāng)攝像機(jī)支架的振動(dòng)不可忽略時(shí)，可在攝相機(jī)支架的水平儀位置安裝慣性式傳感器，根據(jù)傳感器與攝像機(jī)同步采集的振動(dòng)結(jié)果，對(duì)攝像機(jī)所得到的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償。測(cè)試過(guò)程中，攝像機(jī)支架的安裝位置相對(duì)平穩(wěn)，可直接將攝像機(jī)所記錄的視頻按照?qǐng)D3 所示的流程圖進(jìn)行處理，得到對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信息。此外還需要記錄多次測(cè)量結(jié)果，并對(duì)其求平均值，以避免單次測(cè)量誤差。由圖3 可知，對(duì)攝像機(jī)所記錄的目標(biāo)物體圖像需要經(jīng)過(guò)灰度處理、圖像銳化以及邊緣處理等圖像處理操作［24］，才能得到所關(guān)心的振動(dòng)響應(yīng)。

圖3 振動(dòng)信號(hào)獲取流程圖Fig.3 The flow diagram of getting vibration signals

在圖像處理的過(guò)程中，分別對(duì)比了經(jīng)典的圖像邊緣識(shí)別方法和本研究改進(jìn)的邊緣識(shí)別方法，其結(jié)果如圖4 所示。由圖可知，相比于經(jīng)典的邊緣識(shí)別方法，改進(jìn)的方法能夠較為精確地獲取目標(biāo)物體的外邊界，降低圖像邊緣識(shí)別誤差，提高目標(biāo)物體振動(dòng)分析的精度。根據(jù)所得到的目標(biāo)物體輪廓，可計(jì)算得到被測(cè)物體的振動(dòng)位移的頻域結(jié)果。在測(cè)試過(guò)程中通過(guò)任意設(shè)置多個(gè)不同的振動(dòng)頻率進(jìn)行測(cè)試，以驗(yàn)證振動(dòng)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖4 目標(biāo)物體邊緣檢測(cè)結(jié)果Fig.4 The edge detection results for target object

3 測(cè)試結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本研究改進(jìn)的圖像處理算法的有效性，利用傳統(tǒng)振動(dòng)測(cè)試方法來(lái)獲取目標(biāo)物體的準(zhǔn)確位移。傳統(tǒng)振動(dòng)測(cè)試方法中，振動(dòng)傳感器粘貼于被測(cè)物體表面，并利用與傳感器配套的信號(hào)調(diào)理器和分析儀來(lái)得到目標(biāo)物體精確的測(cè)試結(jié)果。根據(jù)傅里葉變換原理，結(jié)構(gòu)的位移幅值通?？捎深l率f處的加速度a直接求得。

按照?qǐng)D2 所示的測(cè)試系統(tǒng)，在實(shí)驗(yàn)室照明充足、安裝支架的基體結(jié)構(gòu)與攝像機(jī)之間不存在振動(dòng)耦合的情況下，設(shè)置信號(hào)發(fā)生器使激振器產(chǎn)生振動(dòng)，調(diào)整攝像機(jī)安裝支架的高度和位置，開(kāi)啟攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)物體的振動(dòng)進(jìn)行測(cè)試，存儲(chǔ)相應(yīng)的測(cè)試視頻結(jié)果。通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)攝像機(jī)所存儲(chǔ)的視頻結(jié)果進(jìn)行讀取和分析，得到目標(biāo)物體的振動(dòng)信息。同時(shí)采集目標(biāo)物體的加速度得到其位移，并將其與圖像處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證圖像測(cè)試方法的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖5 所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖Fig.5 The experimental site

如圖5（a）所示，實(shí)驗(yàn)中加速度信號(hào)由連接激振器（JZ‐5）和目標(biāo)物體的阻抗頭（B&K 8001）采集，并通過(guò)電荷放大器（B&K 2692）和分析儀（B&K 3050）傳遞至上位機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)振動(dòng)測(cè)試方法的信號(hào)采集、分析和處理。筆者提出的振動(dòng)測(cè)試方法主要通過(guò)固定于安裝支架上的攝像機(jī)（FL3‐U3 ‐13S2C），對(duì)與攝像機(jī)視野中心平齊的目標(biāo)物體振動(dòng)進(jìn)行采集，并通過(guò)USB 端口將視頻圖像的采集結(jié)果傳遞至上位機(jī)，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的分析和處理。在測(cè)試系統(tǒng)中，信號(hào)發(fā)生器（Agilent 33202A）產(chǎn)生的激勵(lì)信號(hào)通過(guò)功率放大器（Crown CT8150）作用于激振器，使得目標(biāo)物體產(chǎn)生振動(dòng)。含有目標(biāo)物體的被測(cè)裝置如圖5（b）所示，可通過(guò)圖中的安裝孔，將其固定于振動(dòng)臺(tái)上，以盡量減小其與其他測(cè)試裝置之間的耦合振動(dòng)。測(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，振動(dòng)臺(tái)的振動(dòng)相比于被測(cè)物體的振動(dòng)是可以忽略的。主要實(shí)驗(yàn)設(shè)備的性能配置如表1 所示，由表可知，這些激勵(lì)和測(cè)試設(shè)備能滿(mǎn)足大部分情況下的測(cè)試需求。

表1 部分測(cè)試設(shè)備的主要參數(shù)Tab.1 The main parameter of most equipment

在測(cè)試過(guò)程中，將攝像機(jī)的FPS 設(shè)置為60 Hz，這樣可在0～30 Hz 的頻率范圍內(nèi)任意生成正弦激勵(lì)信號(hào)，再利用加速度傳感器和攝像機(jī)同時(shí)對(duì)目標(biāo)物體的振動(dòng)進(jìn)行多次測(cè)量和記錄。利用原有的圖像處理算法和筆者改進(jìn)的算法分別對(duì)多次測(cè)量的視頻結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，并將其與傳統(tǒng)振動(dòng)測(cè)試方法的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得到如圖6 所示的對(duì)比結(jié)果。

圖6 3 種方法對(duì)比結(jié)果Fig.6 The comparison results of three method

由圖6 可知，與原有圖像處理算法相比，改進(jìn)算法得到了更接近于傳統(tǒng)測(cè)試方法的測(cè)試結(jié)果。且本研究采用的測(cè)試系統(tǒng)相比于原有測(cè)試系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、使用方便、價(jià)格低廉等優(yōu)點(diǎn)。為了量化本改進(jìn)方法的優(yōu)勢(shì)，以圖像處理方法相對(duì)于傳統(tǒng)方法的相對(duì)誤差|er|作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)

其中：參考值wr為傳統(tǒng)方法所得到的計(jì)算結(jié)果；wt為根據(jù)視頻圖像分析所得到的位移。

根據(jù)圖6 所示的測(cè)試結(jié)果和式（1）可知，本研究改進(jìn)算法的|er|比原有算法平均降低了12%。由此可知，改進(jìn)算法在計(jì)算目標(biāo)物體的位移幅值時(shí)具有更高的計(jì)算精度。

為了驗(yàn)證本研究算法對(duì)目標(biāo)物體振動(dòng)方向的識(shí)別能力，按照?qǐng)D7 所示調(diào)整目標(biāo)物體的振動(dòng)方向。在測(cè)試過(guò)程中，任意選取頻率為10，25，40 Hz 的目標(biāo)物體振動(dòng)響應(yīng)，按照?qǐng)D3 所示的流程圖分析得到如圖8～10 所示的目標(biāo)物體振動(dòng)位移響應(yīng)結(jié)果。為了減少數(shù)據(jù)量，在滿(mǎn)足采樣定律的情況下，當(dāng)激勵(lì)頻率為10，25，40 Hz 時(shí)，分別設(shè)置攝像機(jī)的幀速率為30，60，110 Hz。為了獲得足夠的頻率分辨率，設(shè)置每個(gè)視頻的采集時(shí)長(zhǎng)為1 min。

圖7 截取目標(biāo)物體振動(dòng)方向示意圖Fig.7 Schematic of vibration direction about target object

當(dāng)激勵(lì)頻率為10 和25 Hz 時(shí)，攝像機(jī)拍攝得到如圖7（a）所示的目標(biāo)物體，經(jīng)過(guò)圖像處理，得到如圖8 和圖9 所示的振動(dòng)位移結(jié)果。由圖8 中可以看出，此時(shí)目標(biāo)物體的振動(dòng)頻率為10 Hz，其振動(dòng)方向?yàn)閳D像中的x方向。由圖9 可知，目標(biāo)物體的振動(dòng)頻率為25 Hz，方向?yàn)閤方向。當(dāng)激勵(lì)頻率為40 Hz 時(shí)，目標(biāo)物體的圖像對(duì)應(yīng)圖7（b），通過(guò)圖像處理得到如圖10所示的位移結(jié)果。由圖10 可知，此時(shí)目標(biāo)物體的振動(dòng)方向?yàn)閳D中的y方向，振動(dòng)頻率為40 Hz。

圖9 在25 Hz 激勵(lì)頻率下的振動(dòng)源振動(dòng)面內(nèi)位移Fig.9 The in-plane displacement of target object under 25 Hz

圖10 在40 Hz 激勵(lì)頻率下的振動(dòng)源面內(nèi)振動(dòng)位移Fig.10 The in-plane displacementof target object at 40 Hz

由圖6 以及圖8～10 可以看出，本研究所改進(jìn)的圖像處理方法能夠準(zhǔn)確獲取目標(biāo)物體在振動(dòng)方向上位移的大小和方向，但在非振動(dòng)方向也得到了輕微的擾動(dòng)位移結(jié)果。這些擾動(dòng)與圖像分析中目標(biāo)提取的精度和圖像分辨率有關(guān)系，這種現(xiàn)象可通過(guò)使用更高分辨率的攝像機(jī)來(lái)避免。

圖8 在10 Hz 激勵(lì)頻率下的目標(biāo)物體面內(nèi)振動(dòng)位移Fig.8 The in-plane displacement of target object under 10 Hz

由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在振動(dòng)圖像測(cè)試中采用筆者改進(jìn)的圖像處理方法后，同時(shí)獲得了振動(dòng)源的振動(dòng)方向、頻率及大小等信息，具有非接觸、不受工頻噪聲影響等優(yōu)點(diǎn)。此外，文中視頻圖像中目標(biāo)物體振動(dòng)數(shù)據(jù)的處理主要在視頻采集結(jié)束之后進(jìn)行，在不需要實(shí)時(shí)給出振動(dòng)測(cè)試結(jié)果的應(yīng)用場(chǎng)合，其測(cè)試系統(tǒng)即可滿(mǎn)足需求；而當(dāng)需要實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)物體的振動(dòng)信息時(shí)，則需要編寫(xiě)視頻圖像實(shí)時(shí)處理軟件，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信息的實(shí)時(shí)處理。

4 結(jié)束語(yǔ)

提出了一種改進(jìn)的圖像邊緣提取方法以解決目前圖像識(shí)別中目標(biāo)物體邊緣不清晰的問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，利用常規(guī)振動(dòng)測(cè)試儀器和攝像機(jī)，實(shí)現(xiàn)了所提出的振動(dòng)測(cè)試方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本研究改進(jìn)的圖像處理方法的精確性和有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于原有的圖像處理方法，所提出的改進(jìn)的圖像邊緣識(shí)別方法能更準(zhǔn)確地獲得目標(biāo)物體在不同激勵(lì)頻率下的振動(dòng)位移。這種方法降低了經(jīng)典圖像邊緣識(shí)別結(jié)果中虛假邊緣和不連續(xù)邊緣對(duì)測(cè)試結(jié)果的影響，得到了目標(biāo)物體更完整的邊緣，實(shí)現(xiàn)了更高精度的視頻圖像處理。當(dāng)攝像機(jī)的像素得到提高時(shí)，利用所提出的測(cè)試系統(tǒng)可進(jìn)一步獲得更高精度的位移測(cè)試結(jié)果；但當(dāng)目標(biāo)物體的形狀趨于復(fù)雜或其內(nèi)部產(chǎn)生形變時(shí)該方法還需進(jìn)一步改進(jìn)?？偟膩?lái)說(shuō)，這種測(cè)試系統(tǒng)具有操作簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)信息量大、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可在常見(jiàn)測(cè)試系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，為工程測(cè)試提供更多的選擇。